公开(公告)号：CN117788225A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311850204.X

申请日：2023-12-29

申请人： 重庆交通大学 ,  重庆愉客行网络有限公司

发明人： 傅新华 ,  邓天民 ,  苟宇霆 ,  杨令 ,  姚枫奕 ,  杨泽宇

IPC分类号： G06Q50/14 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/241 ,  G06F16/951 ,  G06N3/04

摘要： 本发明涉及一种引入网络信息影响因素的乘客出行预测方法，属于信息化领域。该方法包括以下步骤：S1：利用Scrapy在社交网络数据中爬取包含有目的地、途经道路和出行工具的文本信息；S2：采用BERT深度学习模型对爬取到的文本信息进行结构化处理；S3：构建出行预测模型；S4：将一组数据作为神经网络结构中的输入层数据，数据在出行预测模型内部进行传输和计算，最后通过输出层输出结果。

公开(公告)号：CN118820885A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410800123.7

申请日：2024-06-20

申请人： 重庆交通大学 ,  重庆市地质矿产勘查开发局107地质队 ,  重庆市佰强科技有限公司

发明人： 邓天民 ,  刘宇莘 ,  邓天清 ,  唐将 ,  丁元浩 ,  代永康 ,  杨泽宇

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G01N33/00

摘要： 本发明涉及一种面向卫星遥感数据的近地大气CO2浓度LSTM‑GAT网络预测方法，属于大气环境监测技术领域，包括以下步骤：S1：采集卫星遥感数据并进行预处理，划分为训练集和测试集；S2：建立基于长短期记忆网络LSTM和图注意力网络GAT的LSTM‑GAT神经网络模型；S3：利用训练集训练LSTM‑GAT神经网络模型，保存训练好的模型参数，得到近地大气CO2浓度预测模型；S4：将测试集输入训练好的近地大气CO2浓度预测模型，预测近地大气CO2浓度。本方法结合了长短期记忆网络(LSTM)和图注意力网络(GAT)，通过这种结合可以更有效地处理和分析时间序列和空间关系复杂的遥感数据。

公开(公告)号：CN118608417A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410696745.X

申请日：2024-05-31

申请人： 重庆交通大学 ,  重庆市地质矿产勘查开发局107地质队 ,  重庆市佰强科技有限公司

发明人： 邓天民 ,  代永康 ,  唐将 ,  杨泽宇 ,  邓天清 ,  丁元浩 ,  刘宇莘

IPC分类号： G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T5/10 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像复合噪声去除方法，属于图像识别领域。将遥感图像原始图片输入噪声识别分类网络进行噪声类型识别分类，得到单类噪声图像或混合噪声图像以及其对应的噪声类型；将单类噪声图像输入对应的训练完成的单一噪声去噪模型进行去噪得到最终去噪图像；将混合噪声图像按照其噪声类型数量进行复制，并分别将复制后的混合噪声图像输入对应的单一噪噪声去噪模型得到多张部分噪声去噪图像；根据部分噪声去噪图像对去噪后的图像背景和其余噪声信息进行调整，得到初步去噪图像；通过离散小波变换和逆离散小波变换对初步去噪图像进行重组得到最终去噪图像。本发明能够对混合噪声进行分类和去噪，且尽量保留图像细节信息。